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基于类别参与度的社区问答专家发现方法
被引量:
12
1
作者
林鸿飞
王健
+1 位作者
熊大平
刘晓鸣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第1期333-338,共6页
为了提高社区问答系统的服务质量和效率,使得提问用户尽快得到具权威性的满意回答,研究了专家发现问题,提出了一种基于用户类别参与度的专家发现方法。计算用户在每一个类别的初步专家得分,以及两两类别间的相似度,得到用户对每一个类...
为了提高社区问答系统的服务质量和效率,使得提问用户尽快得到具权威性的满意回答,研究了专家发现问题,提出了一种基于用户类别参与度的专家发现方法。计算用户在每一个类别的初步专家得分,以及两两类别间的相似度,得到用户对每一个类别的参与度,线性综合用户在本类别的初步专家得分和其它相近类别的参与度得分,即为用户在本类别的最终专家得分。实验是在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行的。实验结果表明,该方法有效且可行。
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关键词
社区问答
专家发现
链接分析
类别参与度
相似度计算
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职称材料
题名
基于类别参与度的社区问答专家发现方法
被引量:
12
1
作者
林鸿飞
王健
熊大平
刘晓鸣
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第1期333-338,共6页
基金
国家863高科技研究发展计划基金项目(2006AA01Z151)
国家自然科学基金项目(60973068
+3 种基金
61277370)
辽宁省自然科学基金项目(201202031)
教育部留学回国人员科研启动基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题基金项目(20090041110002)
文摘
为了提高社区问答系统的服务质量和效率,使得提问用户尽快得到具权威性的满意回答,研究了专家发现问题,提出了一种基于用户类别参与度的专家发现方法。计算用户在每一个类别的初步专家得分,以及两两类别间的相似度,得到用户对每一个类别的参与度,线性综合用户在本类别的初步专家得分和其它相近类别的参与度得分,即为用户在本类别的最终专家得分。实验是在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行的。实验结果表明,该方法有效且可行。
关键词
社区问答
专家发现
链接分析
类别参与度
相似度计算
Keywords
community question answer
experts finding
link analysis
category participation
similarity calculation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于类别参与度的社区问答专家发现方法
林鸿飞
王健
熊大平
刘晓鸣
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
12
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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